指紋識(shí)別頻率提取及后處理算法的研究與硬件建模.pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展，人們相互間的交流越來(lái)越頻繁，這使準(zhǔn)確、有效地驗(yàn)證人的身份，從而保障人們的合法權(quán)益顯得越來(lái)越重要。傳統(tǒng)的基于口令或者信物的方法，不僅安全性低且使用非常不便。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)人們把目光轉(zhuǎn)向了生物識(shí)別技術(shù)。由于指紋具有唯一性，終身不變性并且采集便利，因此指紋識(shí)別已成為眾多生物識(shí)別技術(shù)中最受關(guān)注和應(yīng)用最廣的方法之一。
　　決定一個(gè)指紋識(shí)別系統(tǒng)能否廣泛推廣的最重要因素是性能和成本。其中指紋圖像預(yù)處理和后處理效果在很大程度上決

2、定了整個(gè)系統(tǒng)的性能，而其ASIC實(shí)現(xiàn)方式則對(duì)成本至關(guān)重要。本文從這兩個(gè)角度出發(fā)，重點(diǎn)研究了指紋圖像預(yù)處理算法和后處理算法及其ASIC實(shí)現(xiàn)，主要完成了以下工作：
　　首先，論文研究了常用的指紋圖像軟化算法，用C語(yǔ)言對(duì)其進(jìn)行了浮點(diǎn)和定點(diǎn)模擬，在綜合考慮了圖像處理效果和硬件成本后選擇了3×3矩形窗濾波法作為本文的圖像軟化方法，并用verilog對(duì)該算法進(jìn)行了硬件建模。
　　其次，論文研究了常用的指紋圖像頻率提取算法，從算法抗噪能力

3、、提取的頻率精確度以及實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度方面對(duì)頻譜法和投影法進(jìn)行了詳細(xì)比較，最后選擇了投影法作為本文的頻率提取方法，并用C語(yǔ)言對(duì)該法進(jìn)行了浮點(diǎn)和定點(diǎn)模擬。在實(shí)現(xiàn)該算法時(shí)，考慮到指紋圖像本身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，從降低功耗、最小化芯片面積方面進(jìn)行了優(yōu)化。
　　再次，論文研究了常用的指紋方向圖提取算法和指紋圖像二值化算法，從處理效果和硬件成本兩個(gè)方面綜合考慮，采用塊方向圖法作為本文的方向圖提取算法，采用局部自適應(yīng)動(dòng)態(tài)閾值法作為本文的圖像的二值化算法，

4、并用C語(yǔ)言對(duì)其進(jìn)行了浮點(diǎn)和定點(diǎn)模擬。
　　最后，論文研究了常用的指紋圖像后處理方法，對(duì)后處理算法中的脊線跟蹤方法和去除毛刺、小橋、小孔、短線和斷線的方法進(jìn)行了分析比較，并對(duì)短線和斷線的處理方法進(jìn)行了改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種效果更好的雙向搜索算法，降低了誤連斷線和誤刪短線的概率。用C語(yǔ)言對(duì)后處理算法進(jìn)行了浮點(diǎn)和定點(diǎn)模擬，并用verilog對(duì)該算法進(jìn)行了硬件建模。
　　本文對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能用標(biāo)準(zhǔn)指紋庫(kù)和自建指紋庫(kù)進(jìn)行了浮點(diǎn)和定點(diǎn)測(cè)試，并